Projekte
Das DIZ ist an folgenden Forschungsprojekten der Uniklinik Aachen und an standortübergreifenden Projekten der MII beteiligt:
InterPolar MII
Projektname: Riskante Medikation erkennen und gezielt intervenieren
Laufzeit: 01.01.2023 – 31.12.2026
Basisinfrastruktur:
Die Grundlage für die Interventionsstudien in INTERPOLAR lieferte der konsortienübergreifende Use Case POLAR.
Zu bereitstellende Datenarten: Medikationsdaten.
Zusammenfassung:
Der Use Case INTERPOLAR widmet sich der algorithmusbasierten Identifizierung von Patientinnen und Patienten mit einem hohen Risiko für klinisch relevante und beeinflussbare Medikationsprobleme. Krankenhauspharmazeutinnen und -pharmazeuten können sich so gezielt den Patientinnen und Patienten widmen, die von ihrer Beurteilung am meisten profitieren. INTERPOLAR nutzt hierfür die in der Aufbau- und Vernetzungsphase von 2018 bis 2022 im Rahmen der Medizininformatik-Initiative aufgebaute IT-Infrastruktur. Um die Höhe des Risikos für alle Patienten und Patientinnen zu identifizieren, wird ein IT-gestützter Risiko-Score für alle stationär Behandelten etabliert. Der Risiko-Score unterstützt Stationsapothekerinnen und -apotheker dabei gezielt, die betreffenden Patientinnen und Patienten mit hohem Risiko schneller zu finden. Damit können die Routinebeurteilungen beschleunigt und die Arzneimittelsicherheit verbessert werden. Begleitende Studien sollen zeigen, dass die IT-gestützte Risikobewertung die Anzahl der Patientinnen und Patienten mit medikationsbezogenen Problemen deutlich reduziert.
EyeMatics
Projektname: Behandlung von Augenerkrankungen mit interoperabler medizinischer Informatik
Laufzeit: 01.03.2024 – 30.06.27
Zu bereitstellende Datenarten: opthalmologischer Kenrdatensatz, Laborinformationen, Untersuchungsdaten (Sehschärfe, Tonometrie), Kohärenztomografie.
Zusammenfassung:
EyeMatics macht klinische "Real-World"-Daten von Patienten mit hochprävalenten Augenerkrankungen aus verschiedenen Datenquellen sowohl in der ambulanten als auch in der stationären Versorgung für tiefgreifende Auswertungen über Standorte und Konsortien hinweg zugänglich. Zusammen mit den gesammelten Patient Reported Outcomes (PRO) wird damit erstmals in Deutschland eine tiefgreifende Analyse der verschiedenen Behandlungsschemata für die jeweiligen Erkrankungen möglich. Damit wird die Grundlage für eine integrierte patientenzentrierte Versorgungsentwicklung in der Augenheilkunde geschaffen. Diese Anwendung des Datenaustauschs und der erweiterten Interoperabilität stellt einen starken Mehrwert für die Nutzung von Gesundheitsdaten für Forschung und Patientenversorgung dar.
SMITH
Projektname: Smart Medical Information Technology for Healthcare
Laufzeit: 01.01.2018 – 31.12.2022
Zusammenfassung:
Smart Medical Information Technology for Healthcare (SMITH) ist ein durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) gefördertes Konsortium der Medizininformatik-Initiative (MI-I), das die IT-Infrastruktur zur Vernetzung und dem Austausch von qualitätsgesicherten, strukturierten und standardisierten Forschungs- und Versorgungsdaten zwischen den Kliniken und anderen Institutionen entwickelt. Im Konsortium arbeiten Wissenschaftler und IT-Personal aus der Unikliniken Aachen, Bonn, Düsseldorf, Essen, Halle, Hamburg-Eppendorf, Jena, Leipzig und Rostock und weitere Partner eng zusammen.
Neu beschaffte Systeme müssen somit zur Umsetzung der Digitalisierungsstrategie der UKA der Anforderung einer qualitativ hochwertig strukturierten Datenverarbeitung entsprechen, d.h. die Datenerfassung als codierte Konzepte (z.B. nach SNOMED oder LOINC) unterstützen und in der Lage sein, diese Informationen strukturiert über Standard-Schnittstellen an die Plattformsysteme der UKA zu übermitteln.
Webseite des SMITH-Konsortiums
Alle Projekte vom SMITH Konsortium sind in SMITH Projektregister auf der Seite des Konsortiums beschrieben.
COVID-19-Dashboard
Projektname: COVID-19- Dashboard ist ein standortübergreifendes „Corona-Dashboard“ der Universitätsklinika
Laufzeit: 01.03.2020 – 31.12.2022
Zusammenfassung:
Bereitgestellte Datenarten: aggregierte Daten zu COVID-19-Fällen
Zusammenfassung:
In Rahmen des SMITH-Projekts und im Zuge der neuen Entwicklungen mit COVID-19 wurde ein befüllbares Web-Dashboard entwickelt, in dem die aggregierten Daten von allen MII-Standorten gesammelt werden und eine Verteilung der COVID-Daten dargestellt wird. Mit den Krankenhaus- und Intensivstations-Verweildauern enthält das Dashboard bereits aktuelle kumulierte Daten, die öffentlich über alle Standorte präsentiert werden.
CORD-MII
Projektname: Collaboration on Rare Diseases
Laufzeit: 01.02.2020 – 31.01.2022
Bereitgestellte Datenarten: aggregierte Daten zu seltenen Erkrankungen.
Zusammenfassung:
Im konsortialübergreifenden Use Case „Collaboration on Rare Diseases (CORD)“ der Medizininformatik‐Initiative des BMBF engagieren sich mehrere Universitätskliniken und Forschungseinrichtungen aus vier Konsortien der Medizininformatik‐Initiative (HiGHmed / DIFUTURE / MIRACUM / SMITH), sowie weitere Partner für die Verbesserung von Versorgung und Forschung im Bereich der Seltenen Erkrankungen. Viele dieser Universitätskliniken betreiben ein „Zentrum für Seltene Erkrankungen“ und befinden sich in einem fortgeschrittenen Stadium beim Aufbau eines Datenintegrationszentrums (DIZ) nach den Regeln der MII.
CORD nutzt die organisatorischen und technischen Lösungen der MII mit dem Ziel, die Versorgung und Forschung im Bereich der seltenen Erkrankungen zu verbessern. Es soll belegt werden, dass diese Lösungen die Diagnosen für Patienten, Ärzte und Forscher sichtbar machen und die gewonnenen Daten standortübergreifend nutzbar werden. Des Weiteren trägt CORD zum Gesamtergebnis der MII bei, beispielsweise durch Erweiterung der medizinischen Dokumentation und Erprobung innovativer Ansätze zur Verknüpfung und Auswertung von Daten.
Auf der klinischen Seite strebt CORD an, die Sichtbarkeit der seltenen Erkrankungen zu hervorzuheben, Einblicke in die Versorgungsrealität zu gewähren, die Forschung auf diesem Gebiet anzuregen sowie die Qualität der diagnostischen und therapeutischen Prozesse zu verbessern.
Zentrum für Seltene Erkrankungen Aachen (ZSEA)
CORD-MI auf der Webseite der Medizininformatik-Initiative
CORD-MI Starter Studien im Projektregister des Forschungsportals für Gesundheit
ABIDE-MII
Projektname: Biobanken und DIZ effizient aufeinander abstimmen (Aligning Biobanking and DIC Efficiently)
Laufzeit: 01.05.2021 – 30.09.2022- Das Projekt wurde kostenneutral bis 30.06.2023 verlängert.
Bereitgestellte Datenarten: Test-Biodaten für den Test der Infrastruktur. Herstellung einer Anbindung der Biomaterialbank einer Uniklinik mit dem Datenintegrationszentrum derselben Klinik.
Zusammenfassung:
Dieses Projekt soll die Datenintegrationszentren (DIZ) der Medizininformatik-Initiative in die Lage versetzen, die Forschungsnutzung von Bioproben in Verbindung mit Daten aus der Routineversorgung zu unterstützen. Das Projekt verfolgt einen interdisziplinären Ansatz, bei dem die Errungenschaften und Erfahrungen der Medizininformatik-Initiative, des German Biobank Node (GBN) und der Biobanken der German Biobank Alliance (GBA) in einer nachhaltigen Gesundheits-IT-Infrastruktur zusammengeführt werden, die mit den lokalen Datenintegrationszentren und auf nationaler Ebene mit einem zentralen Portal, verbunden sein wird, das vollständig in das geplante Forschungsdatenportal für Gesundheit (Zentrale Antragsregisterstelle) integriert ist. Das Projekt wird die zukünftige enge Zusammenarbeit zwischen Biobanken und DIZ an 24 Standorten der deutschen Universitätsmedizin sowohl auf technischer als auch auf regulatorischer und Governance-Ebene ermöglichen. Aus Sicht der Universitätskliniken wird mit der Integration von Biobanken und DIZ-Infrastrukturen eine nachhaltig weiter verwertbare Plattform geschaffen, die für die medizinische Forschung an allen Universitätskliniken und medizinischen Fakultäten exzellente Forschungs- und Anwendungsmöglichkeiten schafft.
Vorgehensweise und Herausforderungen von Biomaterial- und Datennutzungsanträgen im UKA wurden im 10. Nationalen Biobankensymposium im Juni 2022 in Berlin präsentiert und diskutiert.
Poster zum Thema "Herausforderungen der Anbindung einer Biobank an ein Datenintegrationszentrum in Deutschland" (Posterpreisgewinner 2022) (Dörenberg J., Lutz I., Dahl E.) Tagungsband des 10. Nationalen Biobankensymposiums 2022 S. 35-39, ISBN 978-3-8382-1681-2.
LEUKO-Expert
Projektname: KI basierte Diagnoseunterstützung für Seltene Erkrankungen am Beispiel der Leukodystrophie
Laufzeit: 01.10.2020 – 10.02.2024
Das DIZ stellt ein Teil seiner Infrastruktur für dieses Projekt als Services zur Verfügung
Zusammenfassung:
Im Rahmen des Förderschwerpunkts „Digitale Innovationen für die Verbesserung der patientenzentrierten Versorgung im Gesundheitswesen“ richtet sich das Projekt „Leuko-Expert“ an eine KI-basierte Diagnoseunterstützung bei Seltenen Erkrankungen am Beispiel der Seltenen Erkrankung Leukodystrophie.
Als Grundlage für das Projekt werden Daten von Patientinnen und Patienten mit Leukodystrophien und ähnlichen Symptomen aus drei Zentren für Seltene Erkrankungen (Universitätskliniken in Aachen, Tübingen und Leipzig) aufbereitet und ausgewertet. Es wird geprüft, inwieweit sich Methoden des maschinellen Lernens (KI-Methoden) anwendbar sind. Ziel des Projektes ist es, die Erstellung eines Modells, welches als Basis für eine spätere Diagnoseunterstützung von Patientinnen und Patienten und herangezogen werden kann.
Webseite: https://leukoexpert.hs-mittweida.de/de/home-deutsch/
Startschuss für "LEUKO-Expert" zur Diagnoseunterstützung bei Seltenen Erkrankungen
UC ASIC
Projektname: Algorithmic Surveillance of ICU Patients
Laufzeit: 01.01.2018 – 31.12.2022
Bereitgestellte Datenarten: ausgewählte intensivmedizinische Überwachungsdaten
Zusammenfassung:
Im Anwendungsfall „Algorithmische Surveillance von ICU-Patienten mit akutem Lungenversagen“ (ASIC) wird der Krankheitszustand maschinell beatmeter Intensivpatienten kontinuierlich mittels einer Smartphone App (ASIC App) überwacht und bewertet, um ein akutes Lungenversagen (ARDS, acute respiratory distress syndrome) bereits bei milderen Formen frühzeitig zu erkennen. Dazu werden klinische Routinedaten aus dem Patientendatenmanagement-System (PDMS) der Klinik genutzt und zur Qualitätssicherung in die ASIC App übertragen. Bei allen volljährigen Patienten, die kumulativ mehr als 24 Stunden beatmet wurden, werden automatisiert Horovitz-Quotient und PEEP überwacht. Sollten sich diese Parameter derart verändern, dass ein ARDS vorliegen könnte, wird der Arzt darüber informiert und angehalten, weitere Diagnosekriterien zu bewerten. Sollte die Abfrage das Ergebnis liefern, dass die Kriterien eines ARDS erfüllt sind, zeigt die App an die Erkrankung angepasste Therapieempfehlungen aus der S3-Leitlinie “Invasive Beatmung und Einsatz extrakorporaler Verfahren bei akuter respiratorischer Insuffizienz” an. Durch die frühzeitige Diagnose und die Ausrichtung der Therapiemaßnahmen an den bestehenden Leitlinien soll das Outcome von ARDS-Patienten verbessert werden.
CODEX
Projektname: COVID-19 Data Exchange Plattform
Laufzeit: 01.11.2020 – 31.12.2021
Bereitgestellte Datenarten: GECCO (German Corona Consensus) Datensatz. In Zukunft (projektspezifisch) Daten, Erkenntnisse, Maßnahmenpläne, Diagnostik- und Behandlungsstrategien im Sinne einer Pandemic Preparedness.
Zusammenfassung:
Zur Unterstützung der Bekämpfung der SARS-CoV-2 Pandemie sowie zukünftiger Pandemien bzw. Wellen bedarf es einer sicheren, erweiterbaren und interoperablen Plattform zur Bereitstellung von Forschungsdaten zu Covid-19, welche die Universitätskliniken untereinander verbindet. Diese Plattform muss einerseits in der Lage sein, die standardisierte Datenerhebung und –haltung auf dem für methodisch anspruchsvolle Studien und Register notwendigen Qualitätsniveau zu organisieren. Andererseits soll die Plattform in möglichst großem Umfang Routinedaten für die Forschung nutzbar machen, wenn sie den für die wissenschaftlichen Fragestellungen erforderlichen Qualitätsstandards entsprechen. Die Plattform sollte zudem erweiterbar sein, um neben weiteren Kliniken und Versorgern auch Patientinnen und Patienten bzw. Bürgerinnen und Bürger, sowie staatliche Einrichtungen wie z.B. das Robert-Koch-Institut und weitere Wissenschaftseinrichtungen, einzubeziehen.
Das Projekt CODEX ist in 2020 gestartet und ist zentraler Baustein des Netzwerks Universitätsmedizin (NUM). Der GECCO-Datensatz aus der ersten Förderphase soll im der zweiten Förderphase um den MII-Kerndatensatz erweitert werden.
CODEX / COVID-19 Data Exchange Plattform auf der Seite der Medizininformatik-Initiative
UC HELP
Projektname: A Hospital-wide EMR-based Computerized Decision Support System to Improve Outcomes of Patients with Bloodstream Infections
Laufzeit: 01.01.2018 – 31.12.2022
Bereitgestellte Datenarten: mikrobiologische Befunde
Zusammenfassung:
IIm Anwendungsfall „A hospital-wide electronic medical record-based computerized decision support system to improve outcomes of patients with bloodstream infections” (HELP) soll das Behandlungsergebnis von Patienten mit Staphylokokken-Blutstrominfektion verbessert werden. Dies soll durch eine optimierte Diagnostik und eine Verbesserung der Leitlinien-Adhärenz erreicht werden. Hierfür wird den behandelnden Ärzten auf Normal- und Intensivstation eine Anwendung (HELP PDF Manual) zur Verfügung gestellt, welche die Ärzte bei der Einhaltung der entsprechenden klinischen Leitlinien, der frühzeitigen Identifizierung und Kontrolle des Infektionsfokus, der Abnahme von Kontroll-Blutkulturen und bei der Entscheidung für die Dauer und Art der antibiotischen Therapie unterstützen wird.
UC Polar MII
Projektname: Polypharmazie – Arzneimittelwechselwirkung - Risiken
Laufzeit: 01.02.2020 – 31.12.2022
Bereitgestellte Datenarten: Medikationsdaten.
Zusammenfassung:
Im konsortialübergreifenden Use Case POLAR der Medizininformatik‐Initiative des BMBF arbeiten Medizininformatiker, Biometriker, Epidemiologen, Pharmazeuten, klinische Pharmakologen und Gesundheitsforscher aus 21 Institutionen, darunter 13 Universitätsklinika aus vier Konsortien der MII (HiGHmed / DIFUTURE / MIRACUM / SMITH) zusammen, um die prospektiv und retrospektiv verfügbaren personenbezogenen Daten zu verordneten Medikamenten (z.B. Medikationspläne) wie auch zu Verordnungen und Arzneimittelabgaben aus den Apotheken zu erfassen. Das Ziel ist es, Polymedikationen* hinsichtlich Potenziell Inadäquater Medikation (PIM) sowie eine ausgewählte Bandbreite von Medikamenten als Hochrisikoverordnung zu klassifizieren und Scoresysteme zur Identifizierung von Hochrisikopatienten für arzneimittelbezogene Probleme digital abzubilden, um das Auftreten unerwünschter Arzneimittelwirkungen und deren Konsequenzen frühzeitig zu identifizieren oder ganz zu vermeiden.
*) Polymedikation kommt insbesondere bei älteren Patienten mit Multimorbidität vor. Dabei kann es zu Arzneimittelwechselwirkungen kommen, welche entweder die gewünschte Wirkung einzelner Wirkstoffe herabsetzen bzw. verstärken oder durch pharmakologische Wechselwirkungen zu unerwünschten Wirkungen führen.
Forscher, die sich z.B. an einem bestimmten Anwendungsfall beteiligen oder ein Forschungsprojekt mit den Daten der Datenintegrationszentren (DIZ) initiieren möchten, können sich direkt an das DIZ wenden.
